1.一种基于多维数据的道路勘探评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于多维数据的道路勘探评估方法，其特征在于，对所述地下雷达图谱进行预处理操作，以得到标准地下雷达图谱，包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于多维数据的道路勘探评估方法，其特征在于，所述数据增广模型采用改进的consingan网络，所述consingan网络包括生成器和判别器，所述生成器用于从所述训练集中学习真实样本分布，并基于所述真实样本分布生成假样本，所述判别器用于对所述假样本进行判断，并通过特征学习模块和损失函数改进所述consingan网络的所述生成器，所述特征学习模块包括第一子模块、第二子模块和第三子模块，所述第一子模块用于采用最大池化方式进行特征学习，以得到第一特征图，所述第二子模块用于采用平均池化方式进行特征学习，以得到第二特征图，将所述第一特征图与输入特征图进行点乘运算，以得到第三特征图，将所述第二特征图与输入特征图进行点乘运算，以得到第四特征图，将所述第三特征图和所述第四特征图进行特征融合操作，以得到融合特征图，所述第三子模块用于通过卷积层降低所述融合特征图的通道数目，并通过sigmoid函数对降低通道数目后的所述融合特征图进行非线性激活，以得到输出特征图，将所述输出特征图和所述输入特征图进行点乘运算，以得到最终的特征图。
4.根据权利要求3所述的一种基于多维数据的道路勘探评估方法，其特征在于，所述特征融合操作公式如下：
5.根据权利要求1所述的一种基于多维数据的道路勘探评估方法，其特征在于，所述脱空检测模型采用改进的yolov7-tiny模型，并通过加强注意力模块对所述yolov7-tiny模型进行改进，所述加强注意力模块包括通道注意力模块和空间注意力模块，所述通道注意力模块用于对所述目标道路的多个地下位置的标准地下雷达图谱的第一图谱特征，所述空间注意力模块用于对所述目标道路的多个地下位置的标准地下雷达图谱的第二图谱特征，将所述第一图谱特征和所述第二图谱特征逐元素相加，以得到目标特征注意图谱特征。
6.根据权利要求5所述的一种基于多维数据的道路勘探评估方法，其特征在于，所述通道注意力模块表达式如下：
7.根据权利要求1所述的一种基于多维数据的道路勘探评估方法，其特征在于，对所述标准路面图像进行特征提取，以得到图像特征集，包括：
8.根据权利要求1所述的一种基于多维数据的道路勘探评估方法，其特征在于，将所述数据属性列表与所述道路关联地图进行关联，以得到道路评估地图，包括：
9.一种基于多维数据的道路勘探评估系统，其适用于权利要求1-8任意一项所述的一种基于多维数据的道路勘探评估方法，其特征在于，包括：
10.一种基于多维数据的道路勘探评估存储介质，其适用于权利要求1-8任意一项所述的一种基于多维数据的道路勘探评估方法，其特征在于，包括：至少一个处理器（6）和存储器（7）；